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    绘制插值后的数据
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

from osgeo import gdal

# 获取指定文件路径中的所有文件
VI_path = r"G:\MOD13A2\OUT_h25v05"
# 获取指定文件夹中的所有tif文件，将绝对路径存成列表
VI_file_list = [os.path.join(VI_path, file) for file in os.listdir(VI_path) if file.endswith('.tif')]
time_array = np.array([int(time.split("_")[0]) for time in os.listdir(VI_path)])
dataset = gdal.Open(VI_file_list[0])
rows, cols = dataset.RasterYSize, dataset.RasterXSize
# 读取每一个tif文件，将数据存成数组
VI_data = np.zeros((len(VI_file_list), rows, cols))
for i in range(len(VI_file_list)):
    dataset = gdal.Open(VI_file_list[i])
    VI_data[i, :, :] = dataset.ReadAsArray()

VI_data = np.transpose(VI_data, (1, 2, 0))

# 绘制插值后的数据
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("(162, 213)")
plt.plot(time_array, VI_data[162, 213, :])
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("(433, 816)")
plt.plot(time_array, VI_data[433, 816, :])
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title("(754, 431)")
plt.plot(time_array, VI_data[754, 431, :])
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title("(912, 1100)")
plt.plot(time_array, VI_data[912, 1100, :])
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.4)  # 调整子图间距
plt.show()
